博世
控制算法开发工程师_BCSC
控制算法开发工程师_BCSC
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动驾驶
自动驾驶
Ai Agent
Llm
Lqr
Mpc
Qnx
Ros
底盘控制
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
跨国大厂核心研发岗，AI与控制算法深度融合，技术成长空间大，工作强度适中偏高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
与自动驾驶中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1170 个在招 · 其中自动驾驶 18 个
市场机会
选择面较广
苏州 · 自动驾驶 · 93 个在招
职位详情
关于这个职位
负责博世整车纵向控制算法的设计、开发与优化，涵盖PID/MPC等核心算法及底盘协同
同时主导AI驱动的研发基建搭建，利用LLM和AI Agent提升代码生成与自动化测试效率，确保车规级功能的高质量交付
最低要求
学历：硕士及以上学历，计算机、车辆工程、人工智能、电子信息、机械电子、通信工程、自动化控制等相关专业
编程能力：精通C/C++/Python等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础
熟练掌握JSON、Markdown等数据或文本格式
Harness与仿真：具备从零搭建测试Harness工程框架的实战经验，精通自动驾驶仿真测试技术，熟练使用常用仿真工具及自动化测试脚本开发
操作系统与中间件：精通ROS框架，具备Linux或QNX系统下的量产项目开发与调试经验
软件架构：熟练掌握软件架构设计模式，具备丰富的智驾域控端应用软件开发经验，熟悉各类中间件，并有算力与系统资源优化经验
纵向控制算法（核心）：熟悉多种控制接口（Fx, Ax等），精通纵向控制算法（PID、LQR、MPC、前馈+反馈、抗饱和、时变参数自适应、精通各种滤波算法应用调参等），深入理解其原理及优劣势，至少在2个量产或重点客户项目中成功应用上述算法，实现纵向控制功能（APA/RPA等）及性能提升
横纵向耦合认知：熟悉常用横向控制算法（MPC,LQR等），理解横纵向控制解耦与协调，具备横纵向联合调参经验
底盘执行器：熟悉低速/中高速底盘执行器（ESP、VCU、EPS、PBM、EPB、扭矩/制动/踏板接口等）特性及握手协议，具备执行器标定、非线性补偿与故障处理能力，具备跨模块协作与系统级优化能力
感知定位：熟悉多传感器融合感知方案与车载IMU、GPS及多传感器融合定位技术
具备APA/ACC/AEB等纵向控制量产项目经验者优先
趋势洞察：洞察纵向控制领域算法发展趋势，具备新算法预研与落地能力
大模型辅助编程：熟练掌握大模型辅助编程技巧（如Vibe Coding），精通提示词与上下文工程
精通Harness工程，必须能通过严格的自动化验证闭环，确保AI辅助生成的代码符合车规级量产标准
AI Agent能力：具备独立搭建研发效能类AI Agent的能力，精通Skill开发（将工程工具与流程封装为Agent可调用的技能插件），熟练掌握MCP协议
有利用大语言模型（LLM）加速ADAS领域内代码开发、测试或问题分析的经验者优先
工作职责
需求与架构设计：负责整车纵向控制功能的客户需求分析，设计并持续优化车端业务逻辑与软件架构，输出功能需求与技术方案文档
纵向控制算法开发：负责纵向控制算法（PID、LQR、MPC、前馈+反馈、抗饱和等）的设计、开发、优化与重构，制定算法KPI（跟车误差、加速度/Jerk、制动平顺性、响应时间等），主导系统异常（如coredump）及复杂Bug的分析与修复
底盘执行器协同：负责与底盘域（ESP、VCU、EPS、PBM、EPB等）握手协议制定与落地，主导执行器特性标定、非线性补偿（油门/制动踏板的驱动扭矩与制动扭矩接口），提升纵向执行精度与控制平顺性
创新功能拓展：负责纵向控制场景下创新性功能的预研、开发与验证（能量回收协同、坡道控制、蠕行控制、舒适制动、驾驶风格自适应等），对标竞品并融合用户体验反馈，持续提升产品力
实车调测与闭环：负责纵向控制功能的实车联调、性能测试、参数标定及问题分析定位，覆盖全速域跟车、启停、切入切出、坡道、紧急制动等典型工况，确保车端功能性能的高质量交付
AI驱动基建搭建：主导构建可持续开发的Harness工程框架（涵盖MIL/SIL、开闭环仿真等），为纵向控制算法的快速迭代与自动化验证提供支持
研发智能体与Skill开发：搭建面向研发流程的AI Agent架构，开发智能体Skill插件，将代码生成、Log分析、仿真触发等工程动作封装为可调用工具，实现研发流程的自动化与智能化
LLM辅助开发：运用大语言模型（LLM）辅助编码与算法迭代，设计高质量的任务指令与上下文管理策略，提升代码产出效率
工程文档规范化：编写并维护高质量技术文档与配置文件（JSON/Markdown/HTML等），沉淀开发知识、测试用例与提示词模板，提升团队协作效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处博世这样的跨国巨头，拥有稳定的平台和丰富的量产项目资源
- 职位融合了传统控制算法与前沿AI技术（LLM/AI Agent），技术栈极具前瞻性和竞争力
- 能够接触整车底层核心控制逻辑，职业壁垒高
- 需要同时兼顾传统控制算法的深度与AI工程化的广度，学习曲线陡峭
- 实车调测可能涉及频繁的现场工作与复杂工况处理
- 适合既有扎实控制理论基础，又对AI工程化应用充满热情的复合型工程师
缺点 / 挑战
- 车规级软件对稳定性和安全性的极高要求，使得AI辅助生成的代码需经过严格验证，工作严谨度压力大
- 喜欢挑战新技术，能在严谨的车规级标准下追求高效研发流程的人才
角色解读
- 可向高级自动驾驶算法专家方向发展，深耕高阶智驾控制策略
- 也可转向AI赋能软件工程领域，成为研发效能工具链架构师
- 长期可发展为技术负责人，带领团队攻克车规级AI应用难题
- 负责整车纵向控制算法（如PID、MPC）的设计、开发与实车调测，确保跟车、制动等功能的平顺性与安全性
- 搭建基于AI和LLM的研发效能平台，利用AI Agent和自动化测试工具提升算法迭代速度与代码质量
- 与底盘域控制器进行协同标定，解决复杂的系统Bug与性能瓶颈
- 精通C++/Python编程及ROS/QNX操作系统
- 深入掌握纵向控制理论（LQR/MPC/前馈反馈）及底盘执行器特性
- 具备从零搭建HIL/SIL仿真Harness框架的能力
- 熟练运用LLM和AI Agent进行代码生成、日志分析及自动化测试流程优化
申请策略
- 准备一个完整的从算法设计到实车验证的项目案例，重点说明如何解决复杂Bug和优化性能
- 了解博世在智能驾驶领域的最新布局，展现对行业趋势的洞察
- 突出展示在纵向控制算法（特别是MPC/LQR）方面的量产项目经验，强调具体性能指标的提升
- 详细列举搭建Harness框架及自动化测试平台的经历，证明工程化能力
- 重点描述使用LLM/AI Agent优化研发流程的具体案例，如代码生成准确率提升、测试效率提高等量化成果
- 加强ROS2及QNX系统在自动驾驶中的应用实践
- 深入学习Prompt Engineering及MCP协议，掌握主流AI Agent开发框架
- 补充底盘执行器（ESP/VCU）的通信协议与标定知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术难点和你的独特贡献
- 对于AI相关问题，强调‘人机协作’而非完全替代，说明如何通过人工审核、自动化测试闭环来确保AI输出的可靠性
- 控制算法问题需结合数学原理与实际工况进行阐述
- 请详细介绍一个你主导的纵向控制算法项目，你是如何设计KPI并优化性能的？
- 在面对coredump或复杂系统异常时，你的排查思路和解决步骤是什么？
- 你是如何利用LLM或AI Agent提升代码开发或测试效率的？有哪些具体实践？
- 请解释PID、LQR和MPC在纵向控制中的适用场景及优缺点
- 如何保证AI辅助生成的代码符合车规级安全标准？
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值80
薪资福利
85较高
作为跨国巨头博世，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，满足求职者对稳定和高薪的期望。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
92较高
职位深度融合了传统控制算法与前沿AI技术（LLM/AI Agent），提供了极高的技术成长空间和跨界发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、MPC、LQR、ROS、QNX、Python、C++
业务类型profit_center
工作生活
65中等
虽然博世以规范著称，但涉及实车调测和复杂Bug修复，工作强度可能较高，WLB取决于具体项目组节奏。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
致力于提升全球出行质量和安全，通过技术创新改善用户驾驶体验，具有显著的社会价值和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号improve quality of life all across the globe
创新程度积极采用新技术
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